度数分布と頻度分布の違いが一目でわかる！中学生にもやさしい実例解説

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度数分布と頻度分布の違いを徹底的に解説

データを整理するとき、まずはどの量を見たいかを決めます。

度数分布はデータがどれくらい「多いか」を数で表したもの、各区分に該当するデータの個数を並べた表です。

これを知ると、どの区分にデータが集まりやすいか、偏りの有無がわかります。

例を挙げると、学校の全生徒の身長を5 cmごとに区切って数えれば、それぞれの区分の人数が度数分布になります。

一方で頻度分布は「割合」で表します。すべての区分の人数を総人数で割れば、それぞれの区分が全体の中でどのくらいの割合を占めるかがわかります。

このとき、合計は必ず1（または100%）になります。

つまり度数分布はデータの絶対的な量、頻度分布はデータの相対的な比率を示すのです。

両方を見るとデータの全体像がつかみやすく、分析の精度が上がります。分析をする人は、両方の表を並べて比較する習慣を身につけると良いでしょう。

この理解を土台に、次の章では具体的な数値を用いた実例を見ていきます。度数分布と頻度分布を使い分ける場面は学校の統計だけではなく、スポーツ結果の評価や市場調査でもよく出てきます。

たとえばテストの点数やアンケートの回答形式など、データの性質に応じてどの分布を使うべきか判断する力が求められます。

ここでは「どのような場面でどちらを使うべきか」「どう読み解くと情報の取りこぼしを防げるか」を、やさしく丁寧に解説します。

第1章 実例で見る度数分布と頻度分布の基本の違い

まずは身近な実例で、両者の違いを実感してみましょう。仮にクラスの成績帯を作り、各帯に該当する生徒数を数えるとします。0〜59点、60〜69点、70〜79点、80〜100点の四つの区間を使うとします。度数分布は各区間の人数として3、9、7、1と表されます。これが「度数分布」です。これを割合に直すと、全体の人数が20人ならそれぞれ0.15、0.45、0.35、0.05となり、頻度分布として現れます。

注意したい点は、区間の幅やデータの分布形を読み解くとき、度数分布だけを見ると「どの区間に人が多いか」がわかりますが、頻度分布を併せて見ると「全体に対してどの区間がどれくらいの割合を占めるか」がわかる点です。これにより、偏りが強いのか、正規に近い形をしているのかが intuitive に理解できます。さらに、度数分布と頻度分布を比較することで、データの信頼性や外れ値の影響の有無も見えやすくなります。

第2章 実例で読む使い方と表の読み方

実際のデータを使って、度数分布と頻度分布をどう読み取るかを見ていきます。ここではテストの点数データを用意します。点数を0–9, 10–19, 20–29, 30–39, 40–50 の区間に分けます。度数はそれぞれ2、3、7、6、2、総数は20人とします。これを表にすると以下のようになります。

区間ごとの度数と頻度を並べて見比べると、どの区間にデータが集中しているかがすぐ分かります。度数分布は数字そのもの、頻度分布はその区間が全体のどのくらいの割合を占めるかを教えてくれます。こうした情報は、教育現場だけでなくマーケティングや品質管理など、さまざまな分野で役に立ちます。読者が自分のデータで同じ手順を踏めば、結論を導く力が自然と身についていきます。

<table>区間度数頻度0–920.1010–1930.1520–2970.3530–3960.3040–5020.10

ピックアップ解説

頻度分布という言葉を、友達と雑談しているような口調で深掘りします。例えば、校庭の気温測定データを取り出して100回分を考えるとき、頻度分布は“暑い日が全体の何割くらいなのか”を教えてくれます。度数分布と混同しやすい点は、頻度分布は割合なので足し算の扱いに注意が必要だということです。比率は必ず合計が1になること、100%になること、これを守らないと分析の結果が崩れてしまいます。私たちの学校のデータで例えると、クラスの好みの果物をアンケートしたとき、リンゴ派が全体の40%、バナナ派が35%、みかん派が25%の場合、頻度分布はリスト化すると関心の高い割合がすぐわかります。感覚としては、数字の“あとで合計が1になる”がデザインされているといった感じで、感覚的には“相対な割合が、データの形を作る”という気づきにつながります。統計の勉強を始めたばかりの人にも、取り組み方が分かりやすく初心者に優しい言い方を心掛ければ理解しやすくなります。

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